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遗传算法在迭代过程中不能实现寻优加速。
过程中
遗传算法
不能实现
发布时间:
2023-09-13 13:23:48
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1.
遗传算法与传统寻优算法相比有什么特点( )。 选项: A:遗传算法为群体搜索,有利于寻找到全局最优解 B:遗传算法采用高效有方向的随机搜索,搜索效率高 C:遗传算法处理的对象是个体而不是参变量,具有广泛的应用领域 D:遗传算法使用适应值信息评估个体,不需要导数或其他辅助信息,运算速度快,适应性好 E:遗传算法具有隐含并行性,具有更高的运行效率
2.
遗传算法是一种具有()的迭代过程的搜索算法
3.
遗传算法是一种具有()的迭代过程的搜索算法
4.
进化算法是一个循环迭代的算法,在迭代过程中搜索最优解。
5.
简单遗传算法的遗传操作主要有:() 选项: A:选择 、 交叉 和 变异 ; B:编码,选择 和 交叉 ; C:选择 、 交叉和迭代; D: 交叉、变异和迭代
6.
基于梯度的搜索是使用最为广泛的参数寻优方法 选项: A:正确 B:错误
7.
市场失灵是指市场机制不能实现资源是优配置的情况。( )选项: A:对 B:错
8.
深度网络模型中由于存在大量待寻优的参数,因此需要大数据样本进行训练。
9.
遗传算法是一种算法设计策略。不同的问题甚至相同的问题都可以设计不同的遗传算法进行求解,不同的遗传算法如可能解编码的不同、交叉与变异规则的不同、概率模型的选择不同等。(1)如何衡量遗传算法的性能好坏,下列说确的是_____。A、对一些已知最优解的问题类别,可以通过精确算法获得最优解,然后使用“近似率”来衡量解的质量。所谓近似率是指算法求得的解与问题最优解的近似程度。则有:近似率越高的遗传算法,性能越好;B、对理论最优解不知道的问题类别,可以通过不同遗传算法在相同问题实例集上测试结果的横向比较来进行评价,即有:在执行相同次数的迭代后,获得满意解越好的遗传算法,性能越好;C、对于具有迭代特征的近似算法,在迭代多少次后能够使得结果稳定(通俗来讲,即结果不再随进一步迭代而发生变化或发生极小的可以被忽略的变化)—这被称为收敛速度,它从一定程度反映了算法求解的“快慢”。在达到期望的满意解的前提下,迭代次数越少越好。D、遗传算法不一定能够得到满意解。因此,当不同算法均应用多次后,求得满意解次数越多的算法越好!
10.
遗传算法是一种算法设计策略。不同的问题甚至相同的问题都可以设计不同的遗传算法进行求解,不同的遗传算法如可能解编码的不同、交叉与变异规则的不同、概率模型的选择不同等。如何衡量遗传算法的性能好坏,下列说法正确的是( )。 选项: A、对⼀些已知最优解的问题类别,可以通过精确算法获得最优解,然后使⽤“近似率”来衡量解的质量。所谓近似率是指算法求得的解与问题最优解的近似程度。则 有:近似率越⾼的遗传算法,性能越好 B、对理论最优解不知道的问题类别,可以通过不同遗传算法在相同问题实例集上测试结果的横向⽐较来进⾏评价,即有:在执⾏相同次数的迭代后,获得满意解越 好的遗传算法,性能越好 C、对于具有迭代特征的近似算法,在迭代多少次后能够使得结果稳定(通俗来讲,即结果不再随进⼀步迭代⽽发⽣变化或发⽣极⼩的可以被忽略的变化)—这被称为收敛速度,它从⼀定程度反映了算法求解的“快慢”。在达到期望的满意解的前提下,迭代次数越少越好 D、除上述衡量性能的指标外,还有其他的指标来衡量性能
11.
遗传算法是一种算法设计策略。不同的问题甚至相同的问题都可以设计不同的遗传算法进行求解,不同的遗传算法如可能解编码的不同、交叉与变异规则的不同、概率模型的选择不同等。如何衡量遗传算法的性能好坏,下列说法正确的是_____。 选项: A、对一些已知最优解的问题类别,可以通过精确算法获得最优解,然后使用“近似率”来衡量解的质量。所谓近似率是指算法求得的解与问题最优解的近似程度。则有:近似率越高的遗传算法,性能越好 B、对理论最优解不知道的问题类别,可以通过不同遗传算法在相同问题实例集上测试结果的横向比较来进行评价,即有:在执行相同次数的迭代后,获得满意解越好的遗传算法,性能越好 C、对于具有迭代特征的近似算法,在迭代多少次后能够使得结果稳定(通俗来讲,即结果不再随进一步迭代而发生变化或发生极小的可以被忽略的变化)—这被称为收敛速度,它从一定程度反映了算法求解的“快慢”。在达到期望的满意解的前提下,迭代次数越少越好 D、除上述衡量性能的指标外,还有其他的指标来衡量性能
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遗传算法是一种算法设计策略。不同的问题甚至相同的问题都可以设计不同的遗传算法进行求解,不同的遗传算法如可能解编码的不同、交叉与变异规则的不同、概率模型的选择不同等。如何衡量遗传算法的性能好坏,下列说法正确的是_____。 选项: A、对一些已知最优解的问题类别,可以通过精确算法获得最优解,然后使用“近似率”来衡量解的质量。所谓近似率是指算法求得的解与问题最优解的近似程度。则有:近似率越高的遗传算法,性能越好 B、对理论最优解不知道的问题类别,可以通过不同遗传算法在相同问题实例集上测试结果的横向比较来进行评价,即有:在执行相同次数的迭代后,获得满意解越好的遗传算法,性能越好 C、对于具有迭代特征的近似算法,在迭代多少次后能够使得结果稳定(通俗来讲,即结果不再随进一步迭代而发生变化或发生极小的可以被忽略的变化)—这被称为收敛速度,它从一定程度反映了算法求解的“快慢”。在达到期望的满意解的前提下,迭代次数越少越好 D、除上述衡量性能的指标外,还有其他的指标来衡量性能
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遗传算法是一种算法设计策略。不同的问题甚至相同的问题都可以设计不同的遗传算法进行求解,不同的遗传算法如可能解编码的不同、交叉与变异规则的不同、概率模型的选择不同等。如何衡量遗传算法的性能好坏,下列说法正确的是( )。 A: 对⼀些已知最优解的问题类别,可以通过精确算法获得最优解,然后使⽤“近似率”来衡量解的质量。所谓近似率是指算法求得的解与问题最优解的近似程度。则 有:近似率越⾼的遗传算法,性能越好 B: 对理论最优解不知道的问题类别,可以通过不同遗传算法在相同问题实例集上测试结果的横向⽐较来进⾏评价,即有:在执⾏相同次数的迭代后,获得满意解越 好的遗传算法,性能越好 C: 对于具有迭代特征的近似算法,在迭代多少次后能够使得结果稳定(通俗来讲,即结果不再随进⼀步迭代⽽发⽣变化或发⽣极⼩的可以被忽略的变化)—这被称为收敛速度,它从⼀定程度反映了算法求解的“快慢”。在达到期望的满意解的前提下,迭代次数越少越好 D: 除上述衡量性能的指标外,还有其他的指标来衡量性能
14.
在产品迭代更新的过程中,测试驱动是为了实现( )。A、快速迭代B、缩短迭代周期C、得到证实的认知D、在产品迭代更新的过程中,测试驱动是为了实现( )。A、快速迭代B、缩短迭代周期C、得到证实的认知D、调整或转型
15.
遗传算法是一种算法设计策略。不同的问题甚至相同的问题都可以设计不同的遗传算法进行求解,不同的遗传算法如可能解编码的不同、交叉与变异规则的不同、概率模型的选择不同等。如何衡量遗传算法的性能好坏,下列说法不正确的是_____。 A: 在达到期望满意解的前提下,迭代次数越多的算法,性能越好 B: 在执行相同次数的迭代后,获得满意解越好的算法,性能越好 C: 近似率越高的算法,性能越好 D: 当不同算法均应用多次后,求得满意解次数越多的算法,性能越好
16.
遗传算法是一种算法设计策略。不同的问题甚至相同的问题都可以设计不同的遗传算法进行求解,不同的遗传算法如可能解编码的不同、交叉与变异规则的不同、概率模型的选择不同等。(1)如何衡量遗传算法的性能好坏,下列说法正确的是_____。A、对一些已知最优解的问题类别,可以通过精确算法获得最优解,然后使用“近似率”来衡量解的质量。所谓近似率是指算法求得的解与问题最优解的近似程度。则有:近似率越高的遗传算法,性能越好;B、对理论最优解不知道的问题类别,可以通过不同遗传算法在相同问题实例集上测试结果的横向比较来进行评价,即有:在执行相同次数的迭代后,获得满意解越好的遗传算法,性能越好;C、对于具有迭代特征的近似算法,在迭代多少次后能够使得结果稳定(通俗来讲,即结果不再随进一步迭代而发生变化或发生极小的可以被忽略的变化)—这被称为收敛速度,它从一定程度反映了算法求解的“快慢”。在达到期望的满意解的前提下,迭代次数越少越好。D、遗传算法不一定能够得到满意解。因此,当不同算法均应用多次后,求得满意解次数越多的算法越好!E、除上述衡量性能的指标外,还有其他的指标来衡量性能。
17.
如何提高算法全局寻优能力和算法的收敛速度是改善算法性能的关键。() 选项:A、对 B、错
18.
BIM在项目管理过程中不能实现的功能是成本管控。 选项: A:正确 B:错误
19.
遗传算法是一种算法设计策略。不同的问题甚至相同的问题都可以设计不同的遗传算法进行求解,不同的遗传算法如可能解编码的不同、交叉与变异规则的不同、概率模型的选择不同等。如何衡量遗传算法的性能好坏,下列说法不正确的是_____。选项: A:近似率越低的算法,性能越好; B:在执行相同次数的迭代后,获得满意解越好的算法,性能越好; C:在达到期望满意解的前提下,迭代次数越少的算法,性能越好; D:当不同算法均应用多次后,求得满意解次数越多的算法,性能越好
20.
深度网络模型中由于存在大量待寻优的参数,因此需要大数据样本进行训练。选项: A:对 B:错
21.
深度网络模型中由于存在大量待寻优的参数,因此需要大数据样本进行训练。选项: A:正确; B:错误
22.
在产品迭代更新的过程中,测试驱动是为了实现( )。 选项:快速迭代|缩短迭代周期|得到证实的认知|调整或转型
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